?1 概述短期风电功率预测是风电场运行管理中的关键问题之一。为了提高风电场的运行效率和可靠性，需要对未来一段时间内的风电功率进行准确预测。本文提出了一种基于近端梯度算法求解LASSO分位数回归的短期风电功率预测方法。首先，我们介绍LASSO分位数回归。LASSO回归是一种稀疏回归方法，可以在具有大量自变量的情况下实现变量选择和估计。而分位数回归则是一种非参数回归方法，可以对数据的不同分位数进行建模
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2024-08-01 15:53:01
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分位数回归参考文献Python statsmodels 介绍 - 树懒学堂 (shulanxt.com)Quantile Regression - IBM Documentation传统的线性回归模型其的求解方式是一个最小二乘法，保证观测值与你的被估值的差的平方和应该保持最小，因变量的条件均值分布受自变量x的影响过程，因此我们拟合出来的曲线是在给定x的情况下，y的条件均值随机误差项来均值为0、同方
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2024-04-24 20:17:48
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第七节 描述性统计与分位数回归上节回顾时间序列分析1、Arima,借助自相关图和偏相关图识别自相关AR和移动平均MA的阶数2、借助ADF检验识别差分阶数，然后回归。解释模型含义3、VAR模型，（1）模型前检验识别模型阶数；（2）回归4、格兰杰因果检验评价var结果5、用脉冲响应分析评价结果作业展示分别采用ARIMA模型和VAR模型对韩国、日本与美国生产函数数据进行统计分析无论课堂还是课后作业都要求
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2024-06-21 13:38:55
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分位数回归 损失函数 的代码实现
目录1. 绪论2. 分位数回归3. 分位数回归损失函数4. \((\gamma - 1)\)的放入5. 程序代码表达1. 绪论对于分位数回归损失函数，最近看到了两种不同的实现。这种实现和 Bing 上检索到的任何一种分位数损失函数表达形式都不一样。import keras.backend as K
def QR_err
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2023-10-17 09:15:39
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# 分位数回归的概述及Python代码实现
## 引言
随着统计学和数据科学的发展，回归分析作为一种重要的统计技术，逐渐成为理解和预测变量关系的主要方法。传统的线性回归关注的是条件均值的估计，而分位数回归则关注条件分位数的估计，提供了更加全面的视角，尤其在数据存在异方差性时，其优势尤为明显。
本文将详细讲解什么是分位数回归，并提供一个基于Python的示例代码，帮助读者更好地理解和应用这一技
原创
2024-10-11 10:29:39
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分位数回归及其实例一、分位数回归的概念分位数回归(Quantile Regression):是计量经济学的研究前沿方向之一，它利用解释变量的多个分位数(例如四分位、十分位、百分位等)来得到被解释变量的条件分布的相应的分位数方程。与传统的OLS 只得到均值方程相比，它可以更详细地描述变量的统计分布。传统的线性回归模型描述了因变量的条件分布受到自变量X 的影响过程。普通最dx--乘法是估计回归系数的最
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2023-11-27 01:09:55
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“分位数自回归”，它是对时间序列领域的重要扩展。本教程的数据是_痛苦指数_（查看文末了解数据获取方式），它是一个月频率时间序列，总和：（失业率 + 通货膨胀率）构成所谓的“苦难指数”。 “什么是_痛苦指数_?就是_失业率_与_通货膨胀率_之和”。该指数认为，失业与通货膨胀给人们带来的痛苦是相同的，_失业率_上升1%与_通胀率_上升1%对人们_构成_同样程度的“痛苦”。相关视频加载数据首先
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2024-04-29 19:03:27
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我读硕士老师给我的第一篇论文就是一个分位数回归的文章，当时觉得这个模型很简单，我很快就用R的示例文件写了一个例子，但是，在后面的研究中，我越来越觉得，这个模型没有我想的那么简单，而且有着非常丰富的内涵需要来挖掘，就找了好几本书来看，结果真的是越看越懵，越看越懵，但是懵了一段时间之后，又重新感觉自己明白点了，所以赶紧把这一点进行一个总结,省的再放一段时间，连仅有的这一点懂的东西都没有了。这些是分位数
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2024-01-30 16:57:43
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分位数回归也是数理统计里面经典的模型，他相对于在最小二乘模型上进行了改进，虽然本身还是线性的参数模型，但对损失函数进行了改进。我们都知道最小二乘的损失函数是均方误差最小，分位数的损失函数是：可以看到分位数损失函数会对高估的值和低估的值给予一个不同的权重，这样就可以做到‘’分位‘’。该模型对于存在异方差的数据有很好的的效果。能准确计算出5%~95%的置信区间具体看代码理解：导入包，加载自带的案例数据
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2023-12-07 09:06:58
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四分位数分析import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt
from pandas import Series,DataFrame
from datetime import datetime
from dateutil.parser import parse
i
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2024-05-31 12:19:30
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# Python实现分位数回归的教程
分位数回归是一种用于建模的方法，在这种方法中，我们可以找到自变量与因变量之间特定分位数（例如中位数、四分位数等）之间的关系。这对于数据中存在异方差性或非正态分布时，能够提供比普通最小二乘回归更强的稳健性。
本文将指导你如何用Python实现分位数回归，特别是使用`statsmodels`库。我们将通过以下步骤完成这个任务：
| 步骤 | 描述 |
|--
区间预测 | MATLAB实现QGPR高斯过程分位数回归多变量时间序列区间预测 目录区间预测 | MATLAB实现QGPR高斯过程分位数回归多变量时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料 效果一览基本介绍MATLAB实现QGPR高斯过程分位数回归多变量时间序列区间预测 1.基于高斯过程回归（QGPR）分位数多变量时间序列区间预测，Matlab代码，多变量输入单变量输出时间序列预测模
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2023-12-11 11:57:08
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# Python 分位数回归实现教程
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下“python 分位数回归”的整体流程。我们可以用表格展示具体的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 拟合分位数回归模型 |
| 4 | 可视化结果 |
接下来，我们将具体说明每一步需要做什么，并
原创
2024-06-14 04:00:26
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# 分位数回归在Python中的应用
分位数回归（Quantile Regression）是一种回归分析技术，旨在估计自变量对因变量的不同行为（如中位数或其他分位数）的影响。与传统的最小二乘法（OLS）仅关注条件均值不同，分位数回归可以提供条件分布的信息，使它在处理异方差性和模型不符合的情况下更为稳健。
## 分位数回归的基本概念
在普通的线性回归中，我们假设因变量 \(Y\) 和自变量 \
原创
2024-10-15 07:13:07
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刚开始学习
分位数回归和最小一乘，在此记录一下我对分
位数回归和最小一乘的理解 文章目录一、
分位数回归1.
分位数2.
分位数回归3.求解方法二、最小一乘法参考 一、
分位数回归1.
分位数分
位数指的就是连续分布函数中的一个点，这个点对应概率p。若概率0<p<1，随机变量X或它的概率分布的
分位数Za，是指满足条件p(X≤Za)=α的实数。2.
分位数回归回归分析就是处理自变量与因变量之间的关系，最常
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2023-11-26 23:33:57
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由于各种原因，回归系数可能不稳定。回归分析要求因变量Y为正态分布，并对异常值较为敏感，异常值问题和共线性问题、异方差问题都可能导致回归结果出现偏差。并且通过回归分析我们无法了解X对于Y的影响趋势的变化过程，而分位数回归则能很好地解决这一问题。分位数回归(Quantile regression, QR回归)，其原理是将数据按因变量进行拆分成多个分位数点，研究不同分位点情况下时的回归影响关
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2023-11-10 14:52:28
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作者：阿平一、描述统计描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。集中趋势分析集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？离中趋势分析离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用
微分方程欧拉法前向欧拉: 后退欧拉: 两步欧拉: 变形欧拉: 改进欧拉: KaTeX parse error: \tag works only in display equations误差分析截断方法误差前向欧拉: 后退欧拉: 两步欧拉: 变形欧拉: 改进欧拉: 等价于有阶精度前向欧拉累积方法误差前向欧拉累积舍入误差改进欧拉累积方法误差改进欧拉累积舍入误差龙格-库塔二阶龙格-库塔, 四阶龙格-库
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2024-10-30 12:23:42
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1.项目背景分位数回归是简单的回归，就像普通的最小二乘法一样，但不是最小化平方误差的总和，而是最小化从所选分位数切点产生的绝对误差之和。本项目通过quantreg回归算法来构建分位数回归模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：编号 变量名称描述1x12x23x34x45x56x67x78x89x910x1011y因变量数据详情如下(部分展示)：3.数据预处
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2024-08-15 11:45:25
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HAVE A GOOD TIME 回归分析断断续续、囫囵吞枣、半拉卡机、似懂非懂看了几次了，不过每次都是有点新理解，过段时间一回忆，又一脸懵圈的想，什么是回归分析？总之，多看理解下总没坏处咯～主要是变量的筛选上回归分析是处理变量之间的相互依存关系的一种有效方法。1.利用swiss数据集进行逐步回归探索#这个算法利用AIC准则来度量添加变量的效果。 #首先对原始数据进行分析
lm5 summ
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2024-05-24 14:24:47
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